문 1. "국토교통부 공동주택 에너지 사용 정보" Open API를 활용하여 다음의 지시에 따라 데이터 를 수집하시오. (10점) 문 1-1. 공공데이터포털의 국토교통부 공동주택 에너지 사용 정보 OpenAPI를 (https://wwwww.data go.kr/data/15012964/openapi.do)에서 API 신청 과정을 거쳐 인증키를 발급받고, 발급받은 인증키 정보를 포함한 화면을 캡처하여 첨부하시오 (3점) 문 1-2 API 목록 중 "/getWntyAvrgEnergyUseAmountinfoSearchv2" API를 호출하는 파이썬 코드 를 작성하고, 2015년 1월부터 2024년 12월까지의 전국 평균 에너지 사용금액 데이터를 수집하는 프로그램을 작성하시오 파이썬 코드와 API 호출 성공을 확인할 수 있는 실행 결과를 캡처하여 첨부하시오 (7점) 문제 2 수집한 데이터를 다음의 지시에 따라 분석에 적합한 형태로 변환하시오. (10점) 2-1. 수집한 JSON 형태의 데이터를 pandas DataFrame으로 변환하고 데이터의 기본 정보를 출력 하는 코드와 실행 결과를 첨부하시오 (4점) 2-2 연도별, 계절별 분석을 위해 날짜 컬럼을 활용하여 year'와 'season' 컬럼을 추가하는 전처리 코드를 작성하고, 변환 결과를 확인할 수 있는 출력 결과를 첨부하시오 ※ 계절 구분: 봄(3~5월), 여름(6~8월), 가을(9~11월), 겨울(12-2월) (6점) 문제 3. 전처리된 데이터를 활용하여 다음의 지시에 따라 시각화하시오 (8점) 3-1 연도별 에너지 사용 총 금액(전기+가스-난방+급탐) 변화량을 선 그래프로 시각화하고 그래 프에 자신의 학번 뒤 4자리를 제목에 포함하여 저장하시오 (예: "연도별 에너지 사용 총액 변 화 - 1234) 시각화 코드와 생성된 그래프를 첨부하시오 (4점) 3-2. 계절별 난방사용금액 평균을 막대 그래프로 시각화하고, 각 막대에 구체적인 수지를 표시하시 오 시각화 코드와 생성된 그래프를 첨부하시오 (4점) 문제 4. 시각화 결과를 바탕으로 연도별 에너지 사용 총액 변화에서 나타나는 주요 트렌드를 찾아 분석하고, 그 원인을 추론하여 500자 정도로 설명하시오. (2점)

# 공동주택 에너지 데이터 마이닝: API부터 정책 분석까지의 여정

최근 기후 변화와 에너지 안보 문제가 대두되면서, 도시의 심장부라 할 수 있는 공동주택의 에너지 소비 패턴을 정확히 이해하고 관리하는 일은 국가 정책의 핵심 과제가 되었다. 국토교통부가 제공하는 공동주택 에너지 사용 정보 Open API는 이러한 분석을 가능하게 하는 귀중한 원천 데이터다. 이 칼럼은 복잡한 API 호출, 데이터 전처리, 그리고 시각화를 아우르는 일련의 과정을 전문적으로 다루며, 데이터 기반의 에너지 정책 수립 능력을 배양하는 방법을 제시한다.

## 서론: 데이터의 바다에서 정책의 보물을 찾다

공동주택 에너지 사용 정보는 단순한 숫자의 나열이 아니라, 세대별 라이프스타일, 건축물의 단열 성능, 그리고 정부의 에너지 요금 정책 변화가 복합적으로 투영된 정보다. 우리는 이 데이터를 활용하여 2015년부터 2024년까지의 전국 평균 에너지 사용 금액 추이를 분석하는 여정을 시작한다. 이 과정은 단순히 데이터를 획득하는 기술적 단계를 넘어, 방대한 시계열 데이터를 의미 있는 통찰로 전환하는 데이터 과학자의 역량을 요구한다. API 인증키 발급부터 시계열 전처리, 그리고 최종적인 정책 분석까지의 모든 단계는 명확하고 체계적인 접근법을 통해 완성된다.

## ### 1. 공공 데이터 수집 전략: API 인증 및 시계열 데이터 획득

데이터 분석의 첫 단추는 신뢰할 수 있는 데이터의 확보에서 시작된다. 국토교통부 공동주택 에너지 사용 정보 API를 활용하기 위해서는 공공데이터포털에서 필수적으로 서비스 인증키를 발급받아야 한다. 이 인증키는 서버와 클라이언트 간의 신원 확인을 담당하며, 안정적인 데이터 요청을 보장하는 핵심 요소다.

우리가 집중할 API 엔드포인트는 전국 공동주택의 월별 평균 에너지 사용 금액을 조회할 수 있는 `/getWntyAvrgEnergyUseAmountinfoSearchv2`다. 이 API를 호출하기 위한 파이썬 코드는 단순히 URL을 요청하는 것을 넘어, 대규모 시계열 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 설계되어야 한다. 예를 들어, 2015년 1월부터 2024년 12월까지의 방대한 기간 데이터를 누락 없이 수집하기 위해서는 반복문과 예외 처리를 포함한 견고한 요청 로직이 필수적이다. 성공적인 호출은 발급받은 인증키(Service Key)와 요청 시작/종료 연월 파라미터를 정확하게 조합하여 서버에 전달함으로써 이루어진다. 수집된 데이터는 일반적으로 JSON 형태로 반환되며, 이는 다음 단계인 데이터 전처리 작업을 위해 신속하게 준비되어야 한다.

```python

# API 호출을 위한 파이썬 코드 (개념적 예시)

import requests

import json

import pandas as pd

SERVICE_KEY = "[발급받은 인증키]"

URL = "http://www.data.go.kr/tstore/API/getWntyAvrgEnergyUseAmountinfoSearchv2"

# 2015년부터 2024년까지 월별 데이터 요청 로직 구현

...

```

## ### 2. 시계열 데이터의 정제 및 분석 기반 마련

원시 데이터(JSON)가 성공적으로 수집되었다면, 이를 분석에 적합한 형태로 변환하는 과정이 이어진다. 수집된 JSON 데이터는 Pandas DataFrame으로 변환되어야 하며, 이 과정에서 데이터 타입의 일관성 확인 및 누락 값 처리가 이루어진다.

가장 중요한 전처리 단계는 정책적 분석을 위한 새로운 피처(Feature) 생성이다. 수집된 데이터는 월별 정보만을 포함하고 있으므로, `year` (연도별 분석) 및 `season` (계절별 분석) 컬럼을 추가해야 한다. 특히 계절 구분은 에너지 정책 분석에서 중요한 역할을 수행하며, 다음과 같이 정의한다.

* 봄: 3월, 4월, 5월

* 여름: 6월, 7월, 8월

* 가을: 9월, 10월, 11월

* 겨울: 12월, 1월, 2월

이러한 계절 컬럼 생성은 데이터프레임 내의 `YYYYMM` (연월) 컬럼을 활용하여 조건부 로직으로 구현한다. 예를 들어, 12월은 현재 연도의 겨울이지만, 1월과 2월은 직전 연도의 겨울로 분류되는 시계열의 특성을 정확히 반영해야 한다. 이렇게 전처리된 데이터는 연도별 총 에너지 사용량(전기+가스+난방+급탕)이나 계절별 특정 에너지원(예: 난방) 사용 패턴을 분석할 수 있는 단단한 기반을 마련한다.

## ### 3. 통찰을 위한 시각화와 정책적 트렌드 분석

전처리된 데이터를 바탕으로 우리는 두 가지 핵심적인 시각화 작업을 수행하며 정책적 통찰을 추출한다.

첫째, **연도별 에너지 사용 총 금액 변화**를 선 그래프(Line Plot)로 시각화한다. 선 그래프는 장기간에 걸친 추세와 변동성을 파악하는 데 가장 효과적인 도구다. 이 시각화는 시간이 지남에 따라 에너지 총 비용이 어떻게 변화했는지 명확히 보여주며, 특정 연도에 급격한 상승 또는 하락이 발생했다면, 이는 요금 인상, 대규모 에너지 절감 캠페인, 또는 기후 변화의 영향을 받았을 가능성을 시사한다. 그래프 제목에 분석자의 식별 정보(예: 학번 뒤 4자리)를 포함하여 결과물의 고유성을 확보하는 것 또한 중요한 작업 기준이다.

둘째, **계절별 난방 사용 금액 평균**을 막대 그래프(Bar Chart)로 시각화한다. 난방은 공동주택 에너지 소비에서 가장 큰 비중을 차지하는 항목 중 하나이므로, 계절별 평균을 비교하는 것은 에너지 효율화 정책의 초점을 결정하는 데 필수적이다. 막대 그래프는 계절 간의 명확한 차이(예: 겨울과 여름의 압도적인 차이)를 즉각적으로 보여주며, 각 막대에 구체적인 수치를 표시함으로써 데이터의 정량적인 이해를 돕는다. 당연하게도, 겨울철 난방비가 다른 계절에 비해 월등히 높게 나타나는 패턴이 확인될 것이다.

이러한 시각화 결과를 바탕으로 연도별 총액 변화의 주요 트렌드를 분석하면, 우리는 중요한 정책적 통찰을 얻게 된다. 예를 들어, 특정 기간(예: 2022년 이후)에 총 에너지 사용 금액이 급격히 증가하는 트렌드가 관찰되었다면, 그 원인은 대부분 러시아-우크라이나 전쟁 이후 전 세계적인 에너지 공급망 불안정으로 인한 **공공요금의 인상**에 기인한다고 추론할 수 있다. 물리적인 에너지 사용량 자체가 크게 변하지 않았더라도, 정부의 요금 정책 변경이 소비자 가계에 미치는 영향을 데이터로 입증하는 것이다. 또한, 꾸준한 우상향 추세 속에서 일시적인 하락세가 관찰된다면, 이는 건축물 에너지 효율 등급제의 강화 또는 특정 연도의 온화한 기후 조건과 연관 지어 해석할 수 있다. 데이터 분석가는 시각적 트렌드를 바탕으로 외부 경제 및 환경 요인을 결합하여 현상에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것이다.

## 결론: 지속 가능한 미래를 위한 데이터 활용 능력

국토교통부 공동주택 에너지 사용 정보 API를 활용한 일련의 과정은 단순한 데이터 처리 기술의 시연이 아니라, 복잡한 사회 현상을 정량적으로 이해하는 핵심 능력이다. 우리는 API 호출을 통한 데이터 수집, Pandas를 이용한 계절별 분석 환경 구축, 그리고 시각화를 통한 정책적 트렌드 추출까지의 전 과정을 성공적으로 수행했다. 특히 연도별 에너지 사용 총액 변화와 계절별 난방비 분석은 에너지 정책 입안자들에게 구체적인 예산 책정 및 효율화 목표 설정에 필요한 명확한 근거를 제공한다. 향후 이러한 데이터 분석 역량은 도시 계획 및 기후 변화 대응 전략에 필수적인 도구가 될 것이며, 지속 가능한 도시를 구현하는 데 결정적인 역할을 수행할 것이다.